پیداوار کی اصلاح (Production Optimization)

مینوفیکچرنگ کی اصلاح کے لیے یہ سمجھنا ضروری ہے کہ کون سے پراسیس پیرامیٹرز معیار، پیداوار اور کارکردگی پر سببی اثر ڈالتے ہیں، نہ کہ صرف تعلق۔ ہمارے سببی مشین لرننگ حل آزمائش اور غلطی کی ٹیوننگ اور شماریاتی تخمینوں کو سببی دریافت سے مطلع شدہ درست انجینئرنگ سے بدل دیتے ہیں۔

ہمCausal Machine Learningکو پیچیدہ کاروباری چیلنجوں کو حل کرنے کے لیے لاگو کرتے ہیں۔

پیداواری ٹیلی میٹری ڈیٹا پر سببی دریافت کے الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے، ہم حقیقی پراسیس انحصار اور فیڈ بیک لوپس کی نشاندہی کرتے ہیں۔ سببی استنتاج کے طریقے پھر اس بات کی پیمائش کرتے ہیں کہ درجہ حرارت، دباؤ، فیڈ ریٹ، اور دیگر پیرامیٹرز میں تبدیلیاں نتائج پر کس طرح اثر انداز ہوتی ہیں جبکہ خام مال کی تبدیلی اور سامان کی عمر بڑھنے جیسے کنفاؤنڈنگ عوامل کو کنٹرول کیا جاتا ہے۔ یہ اعلیٰ جہتی ترتیبات تک پیمانہ بڑھا کر اور ان تعلقات کو دریافت کر کے تجربات کے روایتی ڈیزائن (DOE) سے آگے بڑھ جاتا ہے جو DOE میٹرکس سے رہ سکتے ہیں۔ ہمارا نقطہ نظر [سببی طور پر بہترین پالیسیاں سیکھنے](/research#optimal-rework-policy) کی تحقیق پر مبنی ہے۔

ہمارا پلیٹ فارم تعینات کرنے والے صنعتی مینوفیکچررز بہتر پیرامیٹر سیٹنگز کے ذریعے پیداوار میں پیمائش کے قابل بہتری حاصل کرتے ہیں، حقیقی معیار کے محرکات کی نشاندہی کر کے اسکریپ اور دوبارہ کام کو کم کرتے ہیں، اور سینسر ریڈنگز اور ناکامی کے طریقوں کے درمیان سببی تعلقات سے مطلع شدہ پیشن گوئی کی دیکھ بھال کے ذریعے سامان کی زندگی بڑھاتے ہیں۔ زیادہ حجم والی سہولیات میں ڈاؤن ٹائم میں چھوٹی کمی بھی نمایاں قدر فراہم کرتی ہے۔

ریئل ٹائم ڈیش بورڈز پراسیس انجینئرز کو دکھاتے ہیں کہ کون سے متغیرات سب سے زیادہ اہمیت رکھتے ہیں اور کون سی مداخلتیں اگلے بیچ کو بہتر بنائیں گی۔